पायथन पांडा - निरंतर मूल्यों के साथ लापता कॉलम मान (NaN) भरें

fillna() . का उपयोग करें विधि और पैरामीटर मान . का उपयोग करके सभी अनुपलब्ध मानों के लिए इसमें एक स्थिर मान सेट करें . सबसे पहले, आइए आवश्यक पुस्तकालयों को उनके संबंधित उपनामों के साथ आयात करें -

import pandas as pd
import numpy as np

2 कॉलम के साथ डेटाफ़्रेम बनाएं। हमने Numpy np.NaN . का उपयोग करके NaN मान सेट किए हैं -

dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Lexus', 'Mustang', 'Bentley', 'Mustang'],"Units": [100, 150, np.NaN, 80, np.NaN, np.NaN]
   }
)

NaN के साथ कॉलम मानों के लिए एक स्थिर मान रखना यानी यूनिट कॉलम के लिए यहां -

constVal = 200

NaN को स्थिर मान यानी 200 से बदलें -

dataFrame['Units'].fillna(value=constVal, inplace=True)

उदाहरण

निम्नलिखित कोड है -

import pandas as pd
import numpy as np

# Create DataFrame
dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Lexus', 'Mustang', 'Bentley', 'Mustang'],"Units": [100, 150, np.NaN, 80, np.NaN, np.NaN]
   }
)

print"DataFrame ...\n",dataFrame

# placing a constant value for the column values with NaN i.e, for Units columns here
constVal = 200

# Replace NaNs with the constant value i.e 200
dataFrame['Units'].fillna(value=constVal, inplace=True)
print"\nUpdated Dataframe after filling NaN values with constant values...\n",dataFrame

आउटपुट

यह निम्नलिखित आउटपुट देगा -

DataFrame ...
       Car   Units
0      BMW   100.0
1    Lexus   150.0
2    Lexus     NaN
3  Mustang    80.0
4  Bentley     NaN
5  Mustang     NaN

Updated Dataframe after filling NaN values with constant values...
       Car   Units
0      BMW   100.0
1    Lexus   150.0
2    Lexus   200.0
3  Mustang    80.0
4  Bentley   200.0
5  Mustang   200.0